社交网络Twitter的推文抽取技术研究

Twitter等动态网站在提供强时效性的情报或舆论观点的优势明显,文章分析了Twitter所采用的OAuth协议,介绍了其开放的API接口,利用封装了开放API的Java环境下的twitter4j接口,实现了Twitter的关键词推文抽取,以期待为网络舆情等信息抽取应用领域提供新的动态网络的信息来源。     

基于对象的铁路公用基础信息编码方法

基于已有的信息编码方法,结合生产制造业和产品的编码经验,提出基于对象的信息编码方法。该方法将铁路公用基础信息作为对象,采用基于对象的方法,分析对象的属性和对象之间的关联关系,形成铁路公用基础信息分类体系。根据分类体系构造类别码。分析对象的基本属性。根据选取的属性构造类别码和辅助码。采用专家知识库和优化算法优化选取适于编码的属性,利用对象的继承性,形成编码模型。根据编码模型和编码规则,将类别码、属性码和辅助码组合在一起形成信息编码。采用该方法对铁路车站信息进行编码,验证了该方法的可行性和有效性。     

城市轨道交通车站机电设备委外维护信息化管理系统的组成与实施效果评价

城市轨道交通车站机电设备委外维护信息化管理系统,可有效提高车站机电设备维护维修及相关人员管理的水平和质量。该系统主要包括合同管理、技术管理、设备管理、人员管理、计划性维修、报修管理、巡检管理、项目管理和设备评价等模块。分析了各模块的工作流程、作业特点及控制要点。并通过试点应用对该系统的实施效果进行了评价。     

适应市场经济的铁路货运运价信息系统分析

作者通过对货运运价信息系统分析,系统地研究提出了适应市场经济环境的计价方法中存在的问题,货运运价信息系统应具备的主要功能和存在的问题及解决途径,以便加快体制改革.     

基于大数据的大学校园停车系统规划 ——以大连理工大学凌水主校区为例

为解决大学校园停车系统混乱以及用于相关规划的基础数据样本量小、精度不高、时效性 差等问题,应用大学校园停车调查数据、各出入口车辆记录数据以及各院系教职工信息数据进行多源大数据分析,提出了一种基于大数据的大学校园停车系统规划方法。以大连理工大学凌水主 校区收集到的数据为例,首先从静态角度利用各出入口车辆记录数据和校园停车调查数据获取校园整体停车需求,进而利用各院系教职工信息数据分析各部门的停车需求。然后,从动态角度考虑停车位的周转问题,利用各出入口车辆记录数据分析校园出入车辆停车时段分布状况。最后,根据多源大数据分析所得校园停车系统现状,得出相应的校园停车系统规划结果。研究结果表 明：基于大数据的大学校园停车系统规划方法可有效解决传统方法中基础数据样本量小、精度不高、时效性差等问题,提高了规划结果的实用性和科学性。     

基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.     

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.     

逐日路径演化中出行者信息偏好的实验分析

在逐日出行过程中,出行者对各类信息的偏好是一个动态变化的过程,不同出行者对同类信息的偏好也不同.本研究搭建不同信息条件下逐日路径选择实验场景,用信息偏好系数表征不同类别信息对出行者感知时间影响的相对权重,研究出行者信息偏好的演化规律与分布特征.实验结果表明,出行个体信息偏好的演化存在3种类型,出行群体对感知时间的信息偏好系数先震荡增加后逐步稳定,出行个体对感知时间的信息偏好系数在出行群体中成正态分布.与只提供完全历史信息相比,同时提供基于指数平滑法的系统预测信息会降低出行者对感知时间的偏好.     

非完美信息下京津冀区域物流设施选址研究

针对大规模物流设施选址问题,本文构建了非完美信息下设施可靠性选址的连续逼近模型.该模型不仅考虑了设施存在损坏的可能性,而且考虑了由于信息缺失顾客无法获得设施状态且存在返回出发地的行为.由于该模型的结果无法直接确定设施选址点,因此采用Disk算法对该模型的结果进行离散化,获得物流设施选址方案.以京津冀区域物流设施选址为例,验证了该模型有效性并对设施布局特性进行了分析.最后,通过灵敏度分析探讨了不同参数对京津冀区域物流设施选址的影响.     

交通指路标志信息量化分析

交通指路标志信息认知的水平直接影响出行者寻路的安全性和舒适性。对不同信息组织形式的交通指路标志进行标志信息理解实验,发现交通指路标志版面信息的位置及字符排列方向对信息的理解水平存在显著性影响。当标志上信息的位置与在路网中的相对位置相同,且字符排列方向没有旋转、与道路线形保持一致时,信息的理解水平较高;当标志上信息被移动或旋转时,信息的理解水平将降低42%~66%。